São Paulo — InkDesign News — Uma nova abordagem em machine learning tem demonstrado grande potencial para melhorar a tomada de decisões ao integrar modelos preditivos com otimizações prescritivas. Essa combinação oferece insights valiosos, podendo transformar dados brutos em soluções práticas.
Arquitetura de modelo
Os modelos prescritivos utilizam algoritmos complexos para identificar e simular ações que possam influenciar os resultados desejados. Um aspecto crucial é a necessidade de estabelecer relações causais, o que representa um desafio significativo em ambientes de dados não experimentais.
Ao usar modelagem prescritiva, você está fazendo apostas causais, saiba disso ou não.
(“When you use prescriptive modeling, you are making causal bets, whether you know it or not.”)— Autor Desconhecido
Treinamento e otimização
O treinamento de modelos prescritivos muitas vezes requer dados experimentais robustos. Isso é considerado o padrão ouro para estabelecer relações causais, já que a aleatoriedade na atribuição de tratamentos minimiza a influência de variáveis de confusão. Modelos treinados inadequadamente podem levar a decisões subótimas.
O modelo pode ainda agregar valor mesmo não capturando perfeitamente os efeitos causais.
(“Modeling with observational data can still add a lot of value in prescriptive analytics, even though we can never know with certainty that we accounted for all confounding variables.”)— Autor Desconhecido
Resultados e métricas
As métricas de performance de modelos prescritivos devem incluir não apenas a precisão preditiva, mas também a eficácia em termos de custo-benefício. Benchmarks são essenciais para determinar se o modelo é viável em cenários do mundo real, onde outros fatores podem influenciar os resultados.
Com a evolução constante das técnicas de deep learning e o uso crescente de dados em larga escala, o campo da modelagem prescritiva promete avanços significativos na eficiência operacional em diversas indústrias. A aplicação prática dessas técnicas pode ser crucial para empresas que buscam otimizar suas operações de maneira proativa.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
